大数据预测推算算法推算数据节点(预测推算算法有哪些)

大数据剖析的基本方法有哪些?

1、可视化剖析

无论是对数据剖析专业人士还是普通用户，数据可视化是数据剖析工具最根本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2、 数据挖掘算法

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点剖析还有其他别的算法使俺们深入数据内部，挖掘价值。这几个算法不但要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、 预测推算性剖析能力

数据挖掘能够让剖析员更好的理解数据，而预测推算性剖析能够让剖析员依据可视化剖析和数据挖掘的结果做出一些预测推算性的判断。

4、 语义引擎

因为非结构化数据的多样性带过来了数据剖析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，剖析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、 数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的程序和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的剖析结果。

大数据剖析重大 计算方法选择需慎重

大数据剖析重大 计算方法选择需慎重

大数据剖析依靠机器学习和大规模计算，对规模巨大无比的数据进行剖析。作为时下最火热的IT行业的词汇，数据仓库、数据安全、数据剖析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。大数据时代的来临，大数据剖析应运而生。

安联全球救援长期从事道路救援已有12年，利用大数据剖析科学剖析救援数据，在第1时间内合理调配救援资源，并在第一时间通知相关部门展开相应的援助。2015年7月6日，安联全球救援在北京庆祝在华第五00万个成功道路救援案例诞生。在过去的12年里，安联全球救援投入了大量资金和资源在全国范围内建立专业服务互联网，并分别在北京和成都设立运营中心，其互联网覆盖全国1762个城市，平均服务到达时间为39分钟。利用大数据剖析，大大提高了道路救援效率。

那么大数据剖析到底是怎么样?那些方法更有效?我们该怎么样利用起来呢?

大数据剖析可以分为五个基本方面：

1、可视化剖析(Analytic Visualizations)——无论是对数据剖析专业人士还是普通用户，数据可视化是数据剖析工具最根本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2、数据挖掘算法(Data Mining Algorithms)——可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点剖析还有其他别的算法使俺们深入数据内部，挖掘价值。这几个算法不但要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、预测推算性剖析能力(Predictive Analytic Capabilities)——数据挖掘能够让剖析员更好的理解数据，而预测推算性剖析能够让剖析员依据可视化剖析和数据挖掘的结果做出一些预测推算性的判断。

4、义引擎(Semantic Engines)——大家都清楚因为非结构化数据的多样性带过来了数据剖析的新的挑战，大家需要一系列的工具去解析，提取，剖析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、数据质量和数据管理(Data Qualityand Master Data Management)——数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的程序和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的剖析结果。

大数据剖析方法的抉择

大数据剖析性能的好赖，总之机器学习预测推算的准确率，与使用的学习算法、问题的性质、数据集的特性包括数据规模、数据特征等皆有关系。一般地，Ensemble方法包括Random Forest和Ada Boost、SVM、Logistic Regression分类准确率最高。没有一种方法可以“包打天下”。RandomForest、SVM等方法一般性能最好，但不是在什么条件下性能都最好。

不同的方式方法，当数据规模小的时刻，性能常常有较大差别，但当数据规模加大时，性能都会慢慢提升且差别逐渐减小。总之，在大数据条件下，哪种方式皆能work的不错。对于简单问题，Random Forest、SVM等方法基本可行，不过对于复杂问题，打比方说语音识别、图像识别，近日流行的深度学习方法常常效果更好。深度学习本质是复杂模型学习，是今后钻石的重点。

在现实操作中，要提高分类的准确率，选择特征比选择算法更加的重要。好的特点会带来更好的分类最终，而好的特点的提取需要对问题的深入理解。

大数据剖析策略剖析

建立大数据剖析平台时，选择实现若干种有表现性的方式方法即可。诚然，不但要考虑预测推算的准确率，还有考虑学习效率、开发成本、模型可读性等别的因素。大数据剖析平台虽然重要，同时需要有一批能够深入理解应用问题，自如使用剖析工具的设计师和剖析人员。

只有善工利器，大数据剖析才能真真正正发挥威力。

大数据挖掘常用的算法有哪些?

1。预测推算建模：将已有数据和模型用于对未知变量的语言。

分类，用于预测推算离散的目标变量。

回归，用于预测推算连续的目标变量。

2。聚类剖析：发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值互相之间尽可能类似。

3。关联剖析(又称关系模式)：反映一个事物和其它事物之间的互相依存性和关联性。用以发现描述数据中强关联特征的模式。

4。异常检测：识别其特征显著不同于其他数据的观测值。

有时也把数据挖掘分为：分类，回归，聚类，关联剖析。

大数据经典算法解析(1)一C4、5算法

姓名：崔升    学号：14020120005

【嵌牛引读】：

C4、5代表一种经典的处理大数据的算法，是我们在学习网络大数据时不得不去了解的一种常用算法

【嵌牛鼻子】：经典大数据算法之C4、5简介

【嵌牛提问】：C4、5是一种怎么的算法，其决策机制靠什么实现？

【嵌牛正文】：

决策树模型：

决策树是一种经过对特征属性的分类对样本进行分类的树形结构，包括有向边与三类节点：

根节点（root node），预示第1个特征属性，只有出边没有入边；

内部节点（internal node），预示特征属性，有一条入边至少两条出边

叶子节点（leaf node），预示类别，仅有一条入边没有出边。

上图给出了（二叉）决策树的示例。决策树具有以下特点：

对于二叉决策树来讲，可以看作是if-then规则集合，由决策树的根节点到叶子节点对应于一条分类规则;

分类规那么是 互斥并且完备 的，所谓 互斥 即每一条样本记录不会同时匹配上两条分类规则，所谓 完备 即每条样本记录皆在决策树中皆能匹配上一条规则。

分类的根本是对特征空间的划分，如下图所示，

决策树学习：

决策树学习的根本是从训练数据集中归纳出一组分类规则⓶。不过伴随着分裂属性次序的区别，所得到的决策树也会不同。怎样得到一棵决策树既对训练数据有较好的拟合，又对未知数据有非常好的预测推算呢？

first of all，我们要解决两个问题：

怎样选择较优的特点属性进行分裂？每一次特征属性的分裂，等同于对训练数据集进行再划分，对应于一次决策树的生长。ID3算法定义了目标函数来进行特征选择。

什么时间应该停止分裂？有两种自然情况应该停止分裂，一是该节点相应的所有样本记录均属于同一类别，二是该节点相应的所有样本的特点属性值均相等。但除了这些以外，是还是不是还应该其他情况停止分裂呢？

2、 决策树算法

特征选择

特征选择指选择最大化所定义目标函数的特点。下面给出如下三种特征（Gender， Car Type， Customer ID）分裂的例子：

图中有两类类别（C0， C1），C0: 6是对C0类别的计数。直观上，应选择Car Type特征进行分裂，由于其类别的分布概率具有更大的倾斜程度，类别不确定程度更小。

为了衡量类别分布概率的倾斜程度，定义决策树节点tt的不纯度（impurity），其满足：不纯度越小，则类别的分布概率越倾斜；下面给出不纯度的的三种度量：

其中，p(ck|t)p(ck|t)预示对于决策树节点tt类别ckck的概率。这3种不纯度的度量是等价的，在等概率分布是达到最大值。

为了判断分裂前后节点不纯度的变化情况，目标函数定义为信息增益（information gain）：

I(⋅)I(⋅)对应于决策树节点的不纯度，parentparent预示分裂前的父节点，NN预示父节点所蕴含的样本记录数，aiai预示父节点分裂后的某子节点，N(ai)N(ai)为其计数，nn为分裂后的子节点数。

特别地，ID3算法选取 熵值 作为不纯度I(⋅)I(⋅)的度量，则

cc指父节点对应所有样本记录的类别；AA预示选择的特点属性，即aiai的集合。可是，决策树学习中的信息增益ΔΔ等价于训练数据集中 类与特征的互信息 ，预示因为得知特征AA的信息训练数据集cc不确定性减少的程度。

在特征分裂后，有些子节点的记录数可能偏少，以至于作用与影响分类结果。为了解决此问题，CART算法提出了只进行特征的二元分裂，即决策树是一棵二叉树；C4、5算法改进分裂目标函数，用信息增益比（information gain ratio）来选择特征：

因而，特征选择的过程相当于计算每个特征的信息增益，选择最大信息增益的特点进行分裂。此即回答前面所提出来的第1个问题（选择较优特征）。ID3算法设定一阈值，当最大信息增益小于阈值时，认为没有找到有较优分类能力的特点，没有往下继续分裂的必要。依据最大表决原则，将最多计数的类别作为此叶子节点。即回答前面所提出来的第2个问题（停止分裂条件）。

决策树生成：

ID3算法的核心是依据信息增益最大的准则，递归地构造决策树；算法程序如下：

假如节点满足停止分裂条件（所有记录属同一类别 or 最大信息增益小于阈值），将其置为叶子节点；

选择信息增益最大的特点进行分裂；

重复步骤1-2，直至分类完成。

C4、5算法程序与ID3相类似，不过呢将信息增益改为 信息增益比 。

3、 决策树剪枝

过拟合

生成的决策树对训练数据会有非常好的分类效果，却可能对未知数据的预测推算不准确，即决策树模型发生过拟合（overfitting）——训练误差（training error）很小、泛化误差（generalization error，亦可看作为test error）较大。下图给出训练误差、测试误差（test error）随决策树节点数的变化情况：

可以观察到，当节点数较小时，训练误差与测试误差均较大，即发生了欠拟合（underfitting）。当节点数较大时，训练误差较小，测试误差却很大，即发生了过拟合。只有当节点数适中是，训练误差居中，测试误差较小；对训练数据有较好的拟合，同时对未知数据有非常好的分类准确率。

发生过拟合的本质原因是分类模型过于复杂，可能的缘故如下：

训练数据集中有噪音样本点，对训练数据拟合的并且也对噪音进行拟合，从而作用与影响了分类的作用；

决策树的叶子节点中缺乏有分类价值的样本记录，总之此叶子节点应被剪掉。

剪枝策略

为了解决过拟合，C4、5通过剪枝以减少模型的复杂度。⓶中提出一种简单剪枝策略，通过极小化决策树的整体损失函数（loss function）或代价函数（cost function）来实现，决策树TT的损失函数为：

其中，C(T)C(T)预示决策树的训练误差，αα为调节参数，|T||T|为模型的复杂度。当模型越复杂时，训练的误差就越小。上述定义的损失正好做了两者之间的权衡。

假如剪枝后损失函数减少了，即说明这是有效剪枝。具体剪枝算法可以由动态规划等来实现。

4、 参考资料

⓵ Pang-Ning Tan， Michael Steinbach， Vipin Kumar， Introduction to Data Mining 。

⓶ 李航，《统计学习方法》。

⓷ Naren Ramakrishnan， The Top Ten Algorithms in Data Mining。

想用机器学习做数据预测推算，大约就是依据材料的以往实验数据预测推算将来走向。。。

数据预测推算不一定需要用到机器学习，回归剖析就够了，而且如此的外推往往不一定准确，还need对结果进行统计学检验，假如要用到机器学习的话我推荐你是用matlab，里面的算法都是封装好的直接使用，我也推荐你几个预测推算算法

GRNN（广义回归神经互联网）：这一个办法关系到神经互联网，对小样本数据有较好预测推算。

SVM回归测算解读

SVM的信息粒化时序回归预测推算：svm学过机器学习都应该了解，它不但可以 使用于分类，同样可用于数据预测推算外推，一个gupiao预测推算的例子很有意思

其他别的还有自组织竞争角逐互联网（模式分类、预测推算）、灰色神经互联网预测推算

原创答案，打字回答不易，假如满意望采纳，谢谢！！！

大数据剖析预测推算原理

从不能预测推算转变为可以预测推算。依据查询大数据有关信息得知，大数据剖析预测推算原理就是从不能预测推算转变为可以预测推算。这是由于大数据的核心就是预测推算，大数据能够预测推算展现在许多方面。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测推算事情发生的可能性。正由于在大数据规律面前，任何人的行为都和别人一样，没有本质变化。